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          <div slot="header" class="clearfix">
            <span style="font-family:华文琥珀">人工智能</span>
            <el-button style="float: right; padding: 3px 0"  @click="unfold" type="text">折叠</el-button>
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          <div class="text item">
            <el-collapse   v-model="activeNames" @change="handleChange" >
              <el-collapse-item title="什么是人工智能" name="1">
                <div class="innerContext">人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。</div>
                <div class="innerContext">人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。</div>
                <div class="innerContext">工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。</div>
              </el-collapse-item>
              <el-collapse-item title="人工智能的发展历程" name="2">
                <div class="innerContext">AI在五六十年代时正式提出，90 年代，国际象棋冠军卡斯帕罗夫与"深蓝" 计算机决战，"深蓝"获胜，这是人工智能发展的一个重要里程碑。而 2016 年，Google 的 AlphaGo 赢了韩国棋手李世石，再度引发 AI 热潮。今年，腾讯推出围棋软件"绝艺"大放异彩，这些都代表了特定时期 AI 发展的技术水平。</div>
                <div class="innerContext">AI不断爆发热潮，是与基础设施的进步和科技的更新分不开的，从 70 年代 personal 计算机的兴起到 2010 年 GPU、异构计算等硬件设施的发展，都为人工智能复兴奠定了基础。</div>
                <img src="../../assets/img/history.jpg" style="margin: 10px 0" alt="发展历程">
                <div class="innerContext">同时，互联网及移动互联网的发展也带来了一系列数据能力，使人工智能能力得以提高。而且，运算能力也从传统的以 CPU 为主导到以 GPU 为主导，这对 AI 有很大变革。算法技术的更新助力于人工智能的兴起，最早期的算法一般是传统的统计算法，如 80 年代的神经网络，90 年代的浅层，2000 年左右的 SBM、Boosting、convex 的 methods 等等。随着数据量增大，计算能力变强，深度学习的影响也越来越大。2011 年之后，深度学习的兴起，带动了现今人工智能发展的高潮。</div>
              </el-collapse-item>
              <el-collapse-item title="打造人工智能的目的" name="3">
                <div class="innerContext">从技术角度来说，打造人工智能的目的是提高人类的能力，帮助我们做出具有深远影响的先进决策。从哲学的角度来看，人工智能有可能帮助人类过上没有艰苦劳动的更有意义的生活，并帮助管理由相互关联的个人、公司、国家组成的复杂网络。现阶段的人工智能，其作用和过去千百年中所发明的所有工具和技术一样，都是为了简化人类的工作，帮助我们做出更好的决定。</div>
                <div class="innerContext">AI在不同的领域被用来分析用户行为，并根据数据给出建议。</div>
                <div class="innerContext">例如，Google 的预测搜索算法使用用户历史数据来预测用户在搜索栏中下一步要输入什么。 Netflix 使用用户历史数据来推荐用户下一部可能要看的电影，让用户沉迷于平台并提高观看时间。Facebook 根据用户历史数据，分析图片中的面部特征，自动给出给朋友加标签的建议。类似的科技公司普遍使用人工智能，以优化消费者的使用体验。</div>
                <div class="innerContext">上述人工智能的应用本质上都是数据处理，其中包括：检索分析历史数据，并进行优化，然后给出最佳结果。基于逻辑链进行 if-then 推理，然后基于给定参数执行一系列命令。 模式识别，用于识别数据集中的关键特征。 建立概率模型，用于预测未来。</div>
              </el-collapse-item>
              <el-collapse-item title="人工智能的优势" name="4">
                <div class="innerContext">毫无疑问，科技使我们的生活变得更好。从音乐推荐、地图指引、手机银行到防欺诈，人工智能技术在这些领域都有应用。人工智能相较于人类的优势可以体现在：</div>
                <div class="innerContext">减少人为失误在人工智能模型中，所有的决策都是在先前收集的信息基础上，应用特定的算法得出的。设置的精度越高，误差越小。而人类执行任务，总有出错的可能。</div>
                <div class="innerContext">真正意义上的人类没有长时间工作的能力，我们的身体需要休息，每个人平均每天只有6-8小时的工作时间，而人工智能可以不间断工作。</div>
                <div class="innerContext">适合重复性劳动人工智能可以有效地自动化完成日常任务，比如发送感谢邮件、验证文档、回答问题。一项重复性的工作，例如在餐馆或工厂里制作食物，可能会因为人类长期感到疲倦或不感兴趣而被搞得一团糟。在人工智能的帮助下，这些任务则可以很容易高效地完成。</div>
                <div class="innerContext">理性地决策人类虽然进化程度很高，但在决策方面，我们仍然受我们的情感影响。而在某些情况下，不让情绪控制我们的思考，快速、高效、合乎逻辑地做出决定十分重要。人工智能驱动的决策完全受算法控制，因此，没有情感决策的余地，这确保了效率不会受到影响，并提高了生产率。</div>
              </el-collapse-item>
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            <span style="font-family:华文琥珀">机器学习</span>
            <el-button style="float: right; padding: 3px 0"  @click="unfold2" type="text">折叠</el-button>
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              <el-collapse-item title="什么是机器学习" name="1">
                <div class="innerContext">第一个机器学习的定义来自于Arthur Samuel。他定义机器学习为，在进行特定编程的情况下，给予计算机学习能力的领域。</div>
                <div class="innerContext">Samuel的定义可以回溯到50年代，他编写了一个西洋棋程序。这程序神奇之处在于，编程者自己并不是个下棋高手。但因为他太菜了，于是就通过编程，让西洋棋程序自己跟自己下了上万盘棋。</div>
                <div class="innerContext">通过观察哪种布局（棋盘位置）会赢，哪种布局会输，久而久之，这西洋棋程序明白了什么是好的布局，什么样是坏的布局。然后就牛逼大发了，程序通过学习后，玩西洋棋的水平超过了Samuel。这绝对是令人注目的成果。</div>

              </el-collapse-item>
              <el-collapse-item title="机器学习与人类认知的对比" name="2">
                <div class="innerContext">我们把机器学习的过程和人类对历史经验归纳的过程做个比对。</div>
                <img src="../../assets/img/MHcompare.jpg" style="margin: 10px 0" alt="机器学习与人类思考的类比">
                <div class="innerContext">人类在成长、生活过程中积累了很多的历史与经验。人类定期地对这些经验进行“归纳”，获得了生活的“规律”。当人类遇到未知的问题或者需要对未来进行“推测”的时候，人类使用这些“规律”，对未知问题与未来进行“推测”，从而指导自己的生活和工作。</div>
                <div class="innerContext">机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到人类的“归纳”和“推测”过程。通过这样的对应，我们可以发现，机器学习的思想并不复杂，仅仅是对人类在生活中学习成长的一个模拟。由于机器学习不是基于编程形成的结果，因此它的处理过程不是因果的逻辑，而是通过归纳思想得出的相关性结论。</div>
              </el-collapse-item>
              <el-collapse-item title="机器学习的范围" name="3">
                <div class="innerContext">其实，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。下图是机器学习所牵扯的一些相关范围的学科与研究领域。</div>
                <img src="../../assets/img/MLapplication.jpg" style="margin: 10px 0" alt="机器学习与相关学科">
              </el-collapse-item>
              <el-collapse-item title="与人工智能的关系" name="4">
                <div class="innerContext">人工智能是机器学习的父类。深度学习则是机器学习的子类。如果把三者的关系用图来表明的话，则是下图：</div>
                <img src="../../assets/img/related.jpg" style="margin: 10px 0" alt="深度学习、机器学习、人工智能三者关系">
                <div class="innerContext">总的来说，人工智能、机器学习和深度学习是非常相关的几个领域。</div>
                <div class="innerContext">真人工智能是一类非常广泛的问题，机器学习是解决这类问题的一个重要手段。深度学习则是机器学习的一个分支。在很多人工智能问题上，深度学习的方法突破了传统机器学习方法的瓶颈，推动了人工智能领域的发展。</div>
              </el-collapse-item>
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